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大阪都立大学发明新型轻量级框架 使无人机遥感物体检测更快、更准确

遥感目标检测是人工智能领域中一个快速发展的领域,在推动无人机(UAV)在灾害响应、城市规划和环境监测等实际应用中发挥着关键作用。然而,设计兼顾高精度和快速轻量性能的模型仍然是一项挑战。

无人机通常会在计算能力有限的设备上捕捉不同大小、角度和光照条件下的物体图像。因此,市场需要一种创新的深度学习模型,能够在不依赖大量计算资源的情况下提供稳健的结果。

据外媒报道,为了应对这些挑战,大阪都立大学(Osaka Metropolitan University)的一个研究团队,由研究生Hoang Viet Anh Le和副教授Tran Thi Hong及其合作团队领导,开发出一种专为无人机设计的新型检测框架。该研究发表在《Scientific Reports》期刊上。

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